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J-GLOBAL ID：202202215636461667   整理番号：22A0735445

NiTiV形状記憶合金の高温変形特性と構成方程式と人工ニューラルネットワークを用いたモデリング【JST・京大機械翻訳】

Hot deformation characteristics of NiTiV shape memory alloy and modeling using constitutive equations and artificial neural networks

著者 (3件)： Santosh S. (Department of Mechanical Engineering, Sri Sivasubramania Nadar (SSN) College of Engineering, Kalavakkam 603110, Tamilnadu, India) ,  Sampath V. (Department of Metallurgical and Materials Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai 600036, Tamilnadu, India) ,  Mouliswar R.R. (Department of Mechanical Engineering, Sri Sivasubramania Nadar (SSN) College of Engineering, Kalavakkam 603110, Tamilnadu, India)
資料名： Journal of Alloys and Compounds  (Journal of Alloys and Compounds)
巻： 901  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0083A  ISSN： 0925-8388  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,組成Ni_50Ti_48V_2(at%)に整合した合金を真空誘導融解炉に鋳造し,GLEEBLE 3800熱機械シミュレータを用いて,歪速度(0.01s-1,0.1s-1,10s-1)および温度(1073K,1173K,1273K,1373K)の範囲で熱間変形試験を行った。動的材料モデルに基づいて,不安定性マップと効率マップの組合せである変形処理マップを導いた。変形の機構を,応力-歪プロット,速度解析,プロセスマップおよび微細構造に基づいて解釈した。205.58kJ/molであると分った活性化エネルギーと共に材料定数を計算した。歪もこの解析において主要な役割を果たすので,歪補償Arrhenius型(SCAT)モデルを開発した。歪補償Arrhenius型と人工ニューラルネットワークモデル(ANNM)の比較を,予測と実験応力値の間の相対誤差,調整R2値,および二乗平均平方根誤差の使用を通して行った。3つのパラメータすべては,熱間変形過程中に材料で発達した応力を予測するためのANNMの使用を,全く示さなかった。最後に,動的再結晶(DRX)の開始に必要な流れ応力を加工硬化理論を用いて計算し,加工マップから発生した電力消費効率と関連付けた。結果は,Ni_50Ti_48V_2が,1173Kと0.01s-1で変形したとき,43.50%の最高電力消費効率を示した。58.014MPaの最小臨界応力も同じ作動条件下で捕捉した。結果をこの論文で詳しく論じた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応力 ,  温度 ,  *合金 ,  流れ応力 ,  シミュレータ ,  電力消費 ,  *ニューラルネットワーク ,  補償 ,  *モデリング ,  歪速度 ,  *構成方程式 ,  パラメータ ,  動的再結晶 ,  *形状記憶合金 ,  *高温変形
準シソーラス用語： 歪補償 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： NiTiV ,  人工ニューラルネットワーク ,  高温変形 ,  プロセシングマップ ,  歪補償構成モデル ,  速度論解析

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 形状記憶合金 ,  変形特性 ,  構成方程式 ,  人工ニューラルネットワーク ,  モデリング